企业信息化与数据环境的重建
随着国民经济信息化的进展，许多企业都把本单位的信息系统建设提到了重要的议事日程。实现两个根本转变为企业信息系统建设带来了新的压力、新的动力和真正的机会。许多单位的领导和信息系统负责人正在提高信息化认识，改变传统思维，探讨如何扩充、改造或重建新一代信息系统的思路和方法，企业信息系统建设进入了一个新的阶段。
　　当前，摆在企业领导和信息系统负责人面前的重要的认识问题是：如何联系国家信息化的宏观任务来把握企业的信息化建设任务？在诸多任务中什么是最重要的基础性的任务？怎样组织实施？
　　１. 企业信息化的重要任务
　　企业信息化与国家经济信息化有密切的关系，是国家经济信息化总体任务在企业里的具体落实。因此，正确、全面地认识企业信息化的任务是十分重要的。根据近一时期的研究，我们认为企业信息化有以下四项重要任务：
　　⑴建立企业信息基础设施。国家信息化要建立国家信息基础设施(NII)，企业（尤其是大企业）的信息化建设也要搞好信息基础设施，这是大环境和小环境的关系。企业信息基础设施(EII)，是指根据企业当前业务和可预见的发展对信息采集、处理、存储和流通的要求，选购和构筑由信息设备、通信网络、数据库和支持软件等组成的环境。这是现代企业有效运作和参与市场竟争的最重要的企业基础环境。
　　⑵建立信息资源管理标准，搞好信息组织工作。信息资源是企业最重要的资源之一，开发信息资源既是企业信息化的出发点，又是企业信息化的归宿；而建立信息资源管理的基础标准，从而保证标准化、规范化地组织好信息，就是开发信息资源的基本工作。
　　⑶按信息资源管理标准开发在EII之上运行的企业集成信息系统(EIIS)。生产型企业重点要搞好生产过程的信息化，建立从设计到制造和经营管理的集成化的信息系统，即计算机集成生产系统(CIMS)。服务型企业重点要搞好业务处理过程的信息化，既要开发企业各部门信息共享的内部集成化的信息系统，还要实现企业与业务伙伴或与客户间的信息自动交换，外部互联的有效方法就是通常讲的电子数据交换(EDI)的应用，实际上，要建立更大范围的集成化的信息系统。
　　⑷信息化教育，提高全员信息化认识水平，激励全员参与信息资源管理和开发使用集成化的信息系统。
　　企业领导重视企业信息化建设，主要体现在高层构思、策划组织和把握企业信息化的重要任务上。企业信息系统负责人和系统分析员，在探讨、选择科学的理论指导和寻求实用的方法工具方面，负有重要责任，以保证企业信息化任务的完成。
　　２. 数据环境建设是企业信息化关键的基本的工作
　　分析企业信息化四项任务的相互关系及实现难度，很容易发现：企业信息基础设施基本上是花大钱买来的，而信息资源的开发利用却是无法花钱买到的，至于真正意义上的企业集成信息系统，也从来没有哪一家集成商的“交钥匙工程”获得过成功。一个时期以来，不少人“重硬轻软”、“重软件轻数据”，近期不少人只重视通信网和计算机网，不重视信息资源网，这对企业信息化建设来说，都是“见木不见林”。
　　企业集成信息系统的基础与核心是数据集成，或者说是标准化、规范化的信息资源管理，只有在这个基础上才能建立和运行集成化的信息系统。
　　准确地理解和创建企业共享数据库是一关键技术问题。例如，某公司最先开发了工资系统，按职工工资单建立了数据存储。后来开发了人事系统，按人事档案建立了人事数据存储。在管理工作中，工资系统要用人事数据，人事系统要用工资数据，这就需要编制数据抽取和格式转换的接口至少2个。随着公司的发展和职工人数的增加，又开发了职业历史跟踪系统，购买了工班计划软件包。这样，4个应用相互使用数据，就至少需要12个接口。我们假定每个应用项目有一个数据存储（实际情况是每个应用都使用了多个冗余的数据存储），逐渐增加的应用项目要做到信息互用，额外的接口的数目如下表：
应用项目数 数据存储数 接口数
1 1 0
2 2 2 (2×1)
3 3 6 (3×2)
4 4 12 (4×3)
5 5 20 (5×4)
6 6 30 (6×5)
7 7 42 (7×6)
　　这些接口的数目和复杂性，随着新的应用增加按几何级数增加，因此，靠增加接口的方法实现系统集成是不可能的。
　　全企业信息系统建设必需搞总体数据规划的基本目的，就是要对相互有关的应用项目的信息资源搞好规划和协调。通过这项工作，可以最大程度地提高数据的共享，而使数据冗余度最低。上例中四个应用的有关职工的信息如果组织成共享数据库，四个应用都直接存取共享数据库，而不是通过接口互用数据，就简单、可靠、高效率地实现了四个应用的集成。工资单和人事登记表等等，是管理人员使用的数据格式，我们把它叫作“用户视图”。一般来说，不能按用户视图的原样子来建立数据库；然而，实际工作中许多应用系统都是这样“建库”的，这正是许多单位的信息系统搞不上去的根本原因。
　　詹姆斯?马丁(James Martin)在80年代初提出了企业的计算机信息系统是以数据为中心的原理，写出了数据集成的理论和方法专著信息工程与总体数据规划 。“数据中心原理”是说，只要企业的性质和目标不变，它的数据类就是稳定的，任何经营管理活动，都离不开对这些数据的存取，信息系统的开发应该面向数据，而不应该面向处理过程，因为处理过程是多变的。他明确提出“数据环境”(Data Environment)的概念，认为企业的计算机应用有四类数据环境，反应了由低级到高级的发展过程。我们说，企业信息系统集成的基础与核心任务是数据集成，就是要改造以数据文件和应用数据库为主的、混乱的、低档次的数据环境。企业IS集成的重要标志，是达到高档次的数据环境主题数据库和信息检索系统。诺兰(Nolan)模型把集成和数据管理分为前后两个阶段，似乎可以先搞集成后搞数据管理，但后来的大量实践表明这是行不通的。米歇(Mische)模型对此作了修正，揭示了信息系统集成与数据管理不可分，集成阶段的重要特征就是搞好数据组织，或者说信息系统集成的实质是数据集成。企业信息资源管理(ＩＲＭ)的技术工作，就是数据环境的建设，特别是强调以主题数据库为主体的集成化的数据环境的建设。
　　３.信息资源管理基础标准
　　企业数据环境建设实际上包括两个方面的数据集成企业内部的数据集成，以保证各部门的信息共享，从而使ＩＲＭ问题集中在共享数据库的标准化、规范化设计上；企业与外单位（政府部门、业务伙伴和客户等）的信息自动化交换，特别是远程异地的信息自动化交换，使ＩＲＭ问题集中在数据交换的标准化、规范化的协调和设计上。这两个方面的共同的关键，是信息资源管理的基础标准问题。把数据环境建设做为信息资源管理的重要工作来抓，就是要抓好信息资源管理的基础标准建设。经过借鉴和研究，我们在92年曾提出信息资源管理的五个基础标准，经过几年来的推广应用，逐步为一些行业、企业所采纳：
　　⑴数据元素标准。数据元素（Data Elements）是最小的不可再分的信息单位，是数据对象的抽象。
　　数据元素的定义是指用一简明的短语来描述一个数据元素的意义和用途。该短语的一般结构是：
修饰词－基本词－类别词
　　其中类别词和基本词都只有一个，修饰词可以有一个或多个；类别词居后，修饰词和基本词居前。
　　数据元素名称是指数据元素的代码，是计算机和管理人员共同使用的标识。数据元素名称用限定长度的字母字符串表达，可按中文词抽取首音字母，也可按英文取其词首字母或按缩写规则得出。
　　数据元素名称和数据元素定义在全系统中要保持一致，要控制同名异义和同义异名的数据元素。由于数据元素具有“原子意义”，所以全行业中任一企业的数据元素，不仅数目有统计规律，而且还有共同的子集。
　　在采用UN/EDIFACT标准的情况下，数据元素应该尽量上靠国际标准，可建立数据元素名对照表，例如，缩写字母串数据元素名－四位数字编码数据元标识对照表。
　　⑵信息分类编码标准。信息分类编码（Informaton Classifying and Coding）对象，是一些最重要的数据元素，它们决定着信息的自动化处理、检索和传输的质量与效率。
　　应遵照《国家经济信息系统设计与应用标准化规范》和《标准化工作导则-信息分类编码规定》(国标GB7026-86)，按“国际/国家标准?幸当曜?企业标准”序列，建立起全组织的信息分类编码标准。
　　首先要确定分类编码对象；随之要制定编码规则，即对每一编码对象要制定码长、分层和各码位意义的取值规则；最后编制编码表，即每一编码对象按既定的编码规则编制出该编码数据元素的所有可能的取值表。
　　在采用UN/EDIFACT标准的情况下，某些代码表应与国际标准的数据元代码相一致。为方便系统内部信息处理与共享，并满足与系统外的信息交换，可以制定简化编码规则标准与上级标准的自动换码表。
　　⑶用户视图标准。用户视图(User View)是一组数据元素的抽象，它反映了最终用户的信息需求和对数据实体的看法，主要包括单证、报表、帐册、屏目格式等。 。
　　规范并简化用户视图，是MIS内外信息交换，特别是开发EDI应用系统所必需的，这就需要规范用户视图的命名、分类编码和组成结构。
　　用户视图名称是用一短语表达用户视图的意义和用途；用户视图分类编码是它的标识和分析处理的根据；用户视图组成是指顺序描述其所含的数据元素，一般格式是：
序号－数据元素名称－数据元素定义
　　对于规范化的存储类用户视图应该标出主关键字。
　　在EDI标准中，格式化报文是一种规范化的用户视图，在采用UN/EDIFACT国际标准时，必需按其数据元、段、格式化报文来设计标准的业务单证。
　　⑷概念数据库标准。概念数据库(Conceptual Database)是最终用户对数据存储的看法，反映了用户的综合性信息需求。概念数据库一般用数据库名称及其内容(简单数据或复合数据)的列表来表达。
　　总体数据规划的重要成果是产生总体数据模型，这种模型首先要做到概念级，即概念数据库的列表，以便反映用户信息需求的总体观点。规范概念数据库，需要较广泛深入的业务域知识和经验，因此需要业务行家参与，以便分析、识别、定义出各数据库的标识与名称，主关键字和数据内容。
　　⑸逻辑数据库标准。逻辑数据库(Logical Database)是系统分析设计人员的观点。在关系数据库模型中，逻辑数据库是一组规范化的基本表(Base Table)。
　　把概念数据库演化为逻辑数据库，主要工作是采用数据结构规范化原理与方法，将每个概念数据库分解成三范式的一组基本表，一个逻辑数据库就是这一组三范式基本表的统一体。逻辑数据库标准涉及各基本表的命名标识、主码和属性列表，以及基本表之间的结构关系

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